코닝과 AI 광섬유 — AI 랙이 광섬유를 16배 더 쓰는 이유, 그리고 90배 주가가 안고 있는 위험

핵심 메시지

• 엔비디아는 5월에 5억 달러를 선지급하고 최대 32억 달러어치 지분을 살 권리를 확보했고, 메타는 1월에 최대 60억 달러 규모의 계약을, 아마존은 6월에 수십억 달러 규모의 지급에 합의했다. 세 회사가 동시에 찾은 공급사는 칩이 아니라 유리를 만드는 코닝이다.
• 10만 개의 GPU로 모델을 학습시킨다는 말은 10만 대가 각자 일한다는 뜻이 아니다. 하나의 뇌처럼 행동하도록 강제된 칩들이 몇 초마다 서로에게 결과를 알려야 하는 구조이며, 그래서 AI에서는 '대화'가 '연산'만큼 비싸다.
• 칩이 빨라질수록 문제는 오히려 악화된다. 먼저 계산을 끝낸 칩이 다른 칩의 답을 기다리며 놀기 때문이다. 구리 배선은 랙 하나 길이인 약 2미터를 넘어서면 현대 AI가 요구하는 속도를 감당하지 못한다.
• AI 랙 하나는 기존 클라우드 랙보다 광섬유를 16배 더 쓴다는 것이 코닝의 설명이다. 게다가 AI 클러스터가 한 건물에 들어가지 못해 캠퍼스로 흩어지면서 건물 사이를 잇는 광섬유가 캠퍼스보다 빠르게 늘어난다.
• 그러나 AI 데이터센터 매출은 코닝 전체 매출의 12~18% 수준에 그친다. 코닝은 AI 기업이 아니라 빠르게 크는 AI 사업부를 곁에 붙인 종합 유리 회사라는 것이 이 영상의 냉정한 결론이다.

쉽게 이해하기

투자 해설 채널을 운영하는 레오 추이가 이번엔 칩도 스위치도 레이저도 만들지 않는 회사를 꺼내 들었다. 지구상에서 가장 까다로운 기술 구매자로 꼽히는 엔비디아와 메타, 아마존이 나란히 계약한 상대는 유리를 만드는 175년 된 회사 코닝이다. 토머스 에디슨의 전구에 들어간 유리를 만들었고 지금은 휴대폰 전면 유리를 만드는 그 회사다. 영상은 교육 목적이며 투자 조언이 아니라고 명시한다.

왜 유리인가를 이해하려면 AI 학습이 실제로 어떤 일인지부터 다시 봐야 한다. 10만 개의 GPU가 각자 자기 몫을 처리하는 그림을 떠올리기 쉽지만 실상은 정반대다. 10만 명의 작업자가 하나의 물건을 함께 만들면서 몇 초마다 하던 일을 멈추고 방금 알아낸 것을 서로에게 전부 공유해야 하는 공장에 가깝다. 여기서 역설이 생긴다. 작업자 한 명을 빠르게 만들수록 문제는 심해진다. 계산을 먼저 끝낸 칩이 남들의 답을 기다리며 놀게 되기 때문이다. 그래서 칩이 빨라질 때마다 칩들 사이의 대화도 함께 빨라져야 하고, 그러지 못하면 수천억 원짜리 건물 전체가 메시지 하나를 기다리며 멈춰 선다.

이 대화를 오랫동안 담당한 것은 구리였다. 구리는 값싸고 유연해서 짧은 거리에서는 훌륭하다. 바로 옆 사람에게 말을 거는 것과 같다. 하지만 두 사람을 경기장 양 끝으로 떼어놓고 같은 속도와 정확도로 대화하라고 하면 소리를 지르게 되고 단어를 놓치며 들리기 위해 막대한 에너지를 태우게 된다. 구리에 데이터를 더 밀어 넣으면 신호가 나빠지고 잡음과 열이 생긴다. 대략 2미터, 서버 랙 하나 길이를 넘으면 AI가 요구하는 속도에서 구리는 사실상 작동을 멈춘다. 업계가 따르는 규칙은 단순하다. 가능한 곳에는 구리를, 반드시 필요한 곳에는 빛을.

빛에는 유리가 필요하다. 1970년 코닝의 과학자 세 명은 불가능하다고 여겨지던 일을 해냈다. 빛을 수 킬로미터나 실어 나를 만큼 맑은 유리를 만든 것이다. 20킬로미터 두께의 덩어리로 만들어도 여전히 건너편이 보일 정도라고 영상은 설명한다. 광섬유는 빛이 지나는 코어와 그것을 감싼 클래딩으로 이뤄지는데, 클래딩이 코어보다 빛을 살짝 덜 꺾기 때문에 얕은 각도로 부딪힌 빛은 밖으로 나가지 못하고 코어 안으로 완벽하게 되튄다. 물리학에서 전반사라고 부르는 현상이고, 빛이 결코 빠져나올 수 없는 거울의 복도인 셈이다.

다만 영상이 가장 강조하는 것은 오해를 푸는 대목이다. 코닝은 GPU도, 신호를 빛으로 바꾸는 트랜시버도, 교통정리를 하는 스위치도 만들지 않는다. 코닝이 가진 것은 전자 부품이 없는 '수동 계층', 즉 광섬유와 케이블과 커넥터다. 계산하지도 변환하지도 않고 그저 실어 나른다. 도로를 깔았을 뿐 그 위의 트럭이나 신호등은 다른 회사 몫이라는 비유다. 이 구분은 강세론과 약세론 양쪽에서 똑같이 중요하게 작동한다.

주요 인사이트

• 제조 난이도 자체가 진입 장벽이다. 실리카를 녹여 유리 덩어리를 만들고 빛이 꺾이는 정도를 조절할 도펀트를 주입한 뒤, 머리카락보다 가는 가닥으로 분당 1킬로미터가 넘는 속도로 뽑아내면서 100만분의 1미터 단위의 오차 안에 묶어두고 흠 없이 코팅해야 한다. 조금만 어긋나도 빛이 새고, 빛이 새면 거리가 죽는다. 55년간 쌓인 공정 지식은 수표책으로 살 수 없다는 것이 강세론의 뼈대다.
• 광섬유가 늙지 않는다는 점도 이 사업의 매력으로 꼽힌다. 칩 세대가 바뀔 때마다 트랜시버 회사들은 제품을 통째로 다시 설계해야 하지만 유리는 상관하지 않는다. 같은 광섬유가 400G도 800G도 1.6T도 실어 나른다. 한 번 깔면 계속 돈을 번다는 얘기다. 실제로 지난 분기 광통신 매출은 18억 5000만 달러로 전년 대비 36% 늘었는데, 이익은 93% 늘어 영업 레버리지가 작동하는 모습을 보였다.
• 약세론의 근거도 만만치 않다. AI가 전체의 12~18%인 사업이 이익의 90배에 이르는 주가를 정당화하기 어렵다는 것이다. 성장률을 감안한 모델조차 적정 배수를 60배 근처로 본다. 게다가 코닝 스스로 연결 부문 생산능력을 10배로 늘리는 중이고 중국 업체들도 함께 증설하고 있어 공급 과잉의 교과서적 구도가 만들어지고 있다. 지금의 유리한 가격은 광섬유가 희소하기 때문인데 희소함은 정의상 일시적이다. 현금 흐름도 반대 방향을 가리킨다. 잉여현금흐름이 1억 8800만 달러인 반면 올해 설비 투자는 약 17억 달러로 늘고 있고, 최근 3개월간 내부자들은 약 5400만 달러어치를 팔았을 뿐 사들인 사람은 없었다.
• 가장 서늘한 대목은 회사가 이미 같은 영화를 겪었다는 점이다. 1990년대 말 통신 광섬유 붐 때 수요가 사실상 무한하다는 말을 믿고 공격적으로 증설했다가 붕괴했고, 단일 분기에 48억 달러 손실과 약 8000명 감원, 95%가 넘는 주가 하락을 겪었다. 그때 광섬유 사업을 이끌던 인물이 지금의 최고경영자 웬델 윅스다. 다만 당시 고객은 부채에 시달리다 파산한 통신 스타트업이었던 반면 지금은 현금이 넘치는 아마존·메타·엔비디아가 선지급까지 하고 있다는 점은 실제로 다르다고 영상은 인정한다.
• 결론은 회사가 아니라 가격을 겨눈다. 해자도 기술도 수요도 진짜이고 코닝은 정말로 AI가 그 위에 지어지는 도로이며 도로는 그 위를 달리는 트럭보다 오래간다. 다만 오늘의 가격에는 모든 것이 잘 풀린다는 가정이 이미 들어가 있다는 것이다. 취약한 부분은 해자가 아니라 가격이라는 문장으로 영상은 끝난다.

자주 묻는 질문

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